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DataBird Capstone Project
Context¶
Arsenal Chirurgical est une plateforme digital qui permet aux etablissement de sante d'emprunter a leurs fournisseurs du materiel medical et de leur rendre ce qui n'a pas ete utilise. L'outil permet de maitriser les flux entrants et sortants afin d'optimiser les stocks et les couts.
Pour certaines interventions chirurgicales, il est possible de louer du matériel en prêt pour compléter le matériel nécessaire déjà disponible dans l'établissement de santé (ES). Ce matériel, ou dispositif médical (DM), se compose de 2 parties :
- L'ancillaire utilisé pour placer l'implant. Il s'agit d'une boîte à outils réutilisable après un cycle de stérilisation.
- Les implants ou les dispositifs médicaux implantables (DMI), restent dans le patient et ne sont pas réutilisables. Les kits d'implants loués par les établissements de soins de santé aux laboratoires pharmaceutiques comprennent toutes les tailles disponibles. Le choix est fait en fonction de l'anatomie du patient. Seuls les implants installés sont facturés. Le reste des implants non utilisés est renvoyé au laboratoire avec les instruments loué par l'établissement de santé.
Arsenal Surgical permet de rationaliser le système de commande entre l’établissement de soin et le laboratoire et de rendre le processus plus transparent. La société a été fondée en 2016 par Pierre Cosson.
Goal Definition¶
Les problèmatiques d"Arsenal Chirurgical sont celle d'une startup qui veut developper son business sur un plus grand territoire. Avec Pierre nous avons degager 3 grands axes:
- Segmentation par type de dispositif médical pour cibler la clientèle
- Optimisation de la segmentation par type de client pour les congrès régionaux de l’entreprise
- Optimisation des relations avec les laboratoires via le système SendinBlue
Data Acquisition¶
Dans le cadre de ce projet, Pierre nous a donné accès à 3 types de données :
- sa base de données, hébergée sur Metabase, un serveur de Business Intelligence open source, pour partager des données et des analyses au sein d'une entreprise
- tous les journaux d'e-mails proviennent de SendinBlue, une solution complète de marketing par e-mail permettant à toute entreprise de gérer de gros volumes d'e-mails et de SMS
- ses facturations annuelles.
Les données brutes se trouvent dans le dossier data puis data_raw. Certains fichiers ne seront pas accessibles par confidentialité. An explanation of each tables and files is given by the dictionnary file .html
Data Exploration¶
Une explication de chaque tableau et fichier est donnée par le fichier dictionnaire .html
Nous avons dans un premier temps exploré la base de donnée, puis fait le schema global de la base. 8 sous-groupes de tables ont été ainsi définis.
Schema Gloabal¶
Chaque image represente un sous-groupe et ses relations directes.
- Schema Block, couleur Rose
- Schema FavoriteContract, couleur Bleu navy
- Schema FosUserFos, couleur bleu clair
- Schema Laboratory, couleur violet
- Schema Location, couleur rouge
- Schema Log, couleur vert
- Schema Request, couleur orange
- Schema Reservation, couleur bordeaux
Schema Block, couleur Rose¶
Schema FavoriteContract, couleur Bleu navy¶
Schema FosUserFos, couleur bleu clair¶
Schema Laboratory, couleur violet¶
Schema Location, couleur rouge¶
Schema Log, couleur vert¶
Schema Request, couleur orange¶
Schema Reservation, couleur bordeaux¶
Data Processing¶
Nous avons ensuite motifier les fichiers de data avec des Jupyter Notebook ou des scripts python dans le but d'explorer les données et de faire un data cleasning.
202007_Aurel_DMI_by_request.ipynb¶
- Input
- Request.csv
- OperatingSpecialty.csv
- BodyLocation_modif.csv
- Laboratory.csv
- Output
- SpecialtyAndCity3.csv
- Operation_Material_Rq_Final.csv
- Operation_Material_Rq.csv
- MainOperation.csv
202007_Fahmi_Req_HI_Lab_OB_Users_clean.ipynb¶
- Input
- Request.csv
- OperatingBlock.csv
- HealthInstitution.csv
- Laboratory.csv
- FosUserUser.csv
- Ouput
- Req_HI_Lab_Users.csv
202007_Aurel_DMI_split_by_HI.ipynb¶
- Input
- Req_HI_Lab_Users.csv
- Request.csv
- HealthInstitution.csv
- FosUserUser.csv
- OperatingBlock.csv
- BodyLocation_modif.csv
- Laboratory.csv
- Specialty.csv
- OperatingSpecialty.csv
- OUtput
- MaterialByHi.csv
- HiMatGeo.csv
202007_Fahmi_Rq_Seg.ipynb¶
- Input
- Request.csv
- OperatingBlock.csv
- HealthInstitution.csv
- Laboratory.csv
- Req_HI_Lab_Users.csv
- Ouput
- segments_par_client.csv
- segment_hi_1.csv
202007_Fahmi_Rq_Seg_Dpt_Wrong.ipynb¶
- Input
- SurgeonSpecilaity.csv
- segment_hi2.csv
- Dates.csv
- Output
- segment_dpt.csv
202007_Stef_CA_pelican_cleasning.ipynb¶
- Input
- factures.xls
- Ouput
- HistoryCa.csv
202007_simon_analyse_Churn_retention_v1.ipynb¶
- Input
- HistoryCa.csv
- Output
- 20200728_simon_CAperClient
202007_Stef_Sendiblue_clean.ipynb¶
- Input
- Sendiblue_logs-2016-07-15_2020-07-21.csv
- Ouput
- sendInBlue.csv
202007_simon_analyse_Mail.ipynb¶
- input
- sendInBlue.csv
- Req_HI_Lab_Users.csv
- output
- 20200728_simon_fahmi_mailopnening.csv
- 20200728_simon_fahmi_reasonsopnening.csv
202007_Stef_etl_SurgeonSpecialty.py¶
- Input
- Request.csv
- Surgeon.csv
- Laboratory.csv
- Ouput
- SurgeonSpeciality.csv
Data Viz¶
L'ensemble des visualisations se trouvent dans le dossier ../SlidesTableauSoftware.
# convert and move files created in the master folder
# Todo: mv with a script the file.html
# Todo: make a copy of the notebook and save it in .pdf
!jupyter nbconvert --to html ./Project_explanation.ipynb --output-dir="../"